Не только модели ИИ: правда о внедрении в бизнес

Технологический мир постоянно очарован следующим большим событием, и прямо сейчас в центре внимания находится DeepSeek. Эта китайская фирма, занимающаяся искусственным интеллектом, безусловно, всколыхнула индустрию, выпустив высококачественные большие языковые модели (LLM) с открытым исходным кодом, что вызвало волнение в отрасли. Эксперты, политики и руководители технологических компаний яростно обсуждают последствия. Означает ли это сейсмический сдвиг в глобальном балансе сил в области ИИ? Подходит ли к концу эра доминирования США? Что означает подход DeepSeek с открытым исходным кодом для будущей траектории инноваций?

Это, несомненно, захватывающие вопросы. Тем не менее, среди этого вихря спекуляций и волнений вокруг последнего алгоритмического чуда, гораздо более важный момент в значительной степени упускается из виду. DeepSeek, несмотря на свои впечатляющие возможности, по сути, является лишь еще одним инструментом в быстро расширяющемся наборе инструментов ИИ. Ключевой вопрос заключается не в том, какая конкретная модель в настоящее время лидирует по показателям производительности. Гораздоболее отрезвляющая реальность и проблема, которая должна занимать залы заседаний и стратегические сессии, — это суровый факт, что лишь малая часть — по сообщениям, всего 4% — компаний успешно преобразуют свои инвестиции в ИИ в существенную, ощутимую бизнес-ценность. Шум вокруг DeepSeek — это второстепенное шоу; главное событие — это борьба за эффективное внедрение.

Песня сирен новых моделей: почему DeepSeek (и другие) попадают в заголовки

Вполне понятно, почему такие события, как появление DeepSeek, привлекают столько внимания. Повествование убедительно и затрагивает несколько ключевых тем, которые находят отклик в технологических и деловых кругах:

• Меняющийся геополитический ландшафт: Появление DeepSeek многие интерпретируют как убедительное доказательство того, что Китай быстро превращается из последователя в области ИИ в грозного лидера. Это бросает вызов устоявшимся представлениям об американском технологическом превосходстве в этой критически важной области и поднимает сложные вопросы о будущей конкуренции и сотрудничестве на мировой арене. Скорость и качество их продукции заставляют переоценить национальные возможности.
• Демонстрация конкурентоспособности: Бенчмарки не лгут. Модели DeepSeek держатся наравне, а в некоторых случаях и превосходят предложения от признанных западных гигантов, таких как OpenAI и Google. Это служит мощной демонстрацией того, что передовая разработка ИИ не является исключительной прерогативой гигантов Silicon Valley. Это доказывает, что сложные модели могут быть разработаны с поразительной эффективностью и потенциально меньшими затратами ресурсов, чем считалось ранее.
• Принятие открытости: В условиях, часто характеризующихся проприетарными, закрытыми системами, приверженность DeepSeek принципам открытого исходного кода выделяется. Этот подход способствует созданию более коллаборативной экосистемы, потенциально ускоряя темпы глобальных инноваций, позволяя исследователям и разработчикам по всему миру опираться на их работу. Это резко контрастирует с природой ‘черного ящика’ многих ведущих западных моделей, подпитывая дебаты о прозрачности и доступности в разработке ИИ.
• Борьба с культурными стереотипами: Успех DeepSeek напрямую противостоит устаревшим нарративам, которые ранее могли недооценивать глубину и оригинальность китайских инноваций. Он демонстрирует особый путь к технологическому прогрессу, потенциально основанный на иных исследовательских приоритетах, инженерных культурах или национальных стратегиях, побуждая к переоценке глобальной динамики инноваций.
• Преодоление технологических ограничений: Быстрый прогресс DeepSeek произошел несмотря на продолжающиеся усилия, в первую очередь со стороны США, по ограничению доступа Китая к передовым полупроводниковым технологиям. Это подчеркивает присущие трудности использования экспортного контроля для окончательного сдерживания лидерства в области ИИ, предполагая, что изобретательность и альтернативные подходы часто могут обходить такие ограничения, особенно в области программного обеспечения и алгоритмической разработки.
• Подчеркивание экономической эффективности: Сообщения предполагают, что DeepSeek достигает своих высоких показателей производительности при значительно меньших затратах по сравнению с некоторыми западными аналогами. Это вводит новое измерение в конкурентную среду, подчеркивая эффективность и оптимизацию ресурсов как критические факторы в гонке ИИ. Это устанавливает потенциально новый стандарт для разработки мощного ИИ без астрономических капиталовложений.
• Акцент на силе исследований: Помимо самих моделей, достижения DeepSeek отражают растущую силу и влияние фундаментальных исследований в области ИИ, исходящих из Китая. Это сигнализирует о более глубоком сдвиге, указывая на надежный кадровый резерв и национальный фокус на продвижении теоретических основ искусственного интеллекта.

Хотя каждый из этих пунктов заслуживает обсуждения и анализа, все они вместе отвлекают от более насущной и неотложной операционной задачи. Ни одно из этих событий принципиально не меняет основные механизмы того, как искусственный интеллект создает ценность в контексте бизнеса. Блеск новых моделей затмевает упорство, необходимое для успешного развертывания. Суровая правда остается: подавляющее большинство организаций сталкиваются с чрезвычайными трудностями при переносе ИИ из экспериментальных лабораторий в основные процессы, где он может генерировать значимую отдачу.

Слон в комнате: зияющий разрыв во внедрении ИИ

В то время как техническая пресса взахлеб освещает каждое незначительное улучшение производительности LLM и спекулирует о гонке за искусственным общим интеллектом, в большинстве компаний разворачивается гораздо менее гламурная реальность. Путь от энтузиазма по поводу ИИ к результатам, основанным на ИИ, оказывается гораздо более коварным, чем ожидалось. Множество исследований и отраслевых анализов сходятся на тревожной картине:

• Значительное большинство компаний, изучающих ИИ, застревают на начальных этапах. Они могли провести доказательства концепции (proofs-of-concept) или запустить изолированные пилотные проекты, но эти инициативы редко масштабируются или осмысленно интегрируются в более широкие операции. По оценкам, возможно, только около 22% сумели извлечь хотя бы некоторую доказуемую ценность за пределами этих предварительных стадий.
• Когорта, достигающая действительно существенного, меняющего правила игры бизнес-эффекта от своих инвестиций в ИИ, тревожно мала. Цифра, постоянно цитируемая, колеблется около всего лишь 4%. Это означает, что из каждых двадцати пяти компаний, инвестирующих в ИИ, возможно, только одна реализует значительные стратегические или финансовые выгоды, соизмеримые с потенциалом технологии.

Чем объясняется этот ошеломляющий разрыв между обещаниями ИИ и его практическим применением? Причины многогранны, но вырисовывается центральная тема: фиксация на самой технологии, а не на стратегических и операционных изменениях, необходимых для ее эффективного использования. Компании очаровываются возможностями последней модели — будь то от DeepSeek, OpenAI, Google, Anthropic или любого другого поставщика — вместо того, чтобы сосредоточенно заниматься тяжелой работой по исполнению.

Этот феномен “пилотного чистилища” возникает из-за нескольких распространенных ошибок:

• Отсутствие четкой стратегии: Инициативы ИИ запускаются без четко определенной бизнес-проблемы для решения или ясного видения того, как технология создаст ценность.
• Погоня за блестящими объектами: Ресурсы отвлекаются на эксперименты с каждой новой появляющейся моделью или техникой, вместо того чтобы сосредоточиться на развертывании и масштабировании проверенных решений.
• Недостаточная основа данных: Предпринимаются попытки внедрить ИИ поверх беспорядочных, разрозненных или недоступных данных, что приводит к низкой производительности и ненадежным результатам.
• Пробелы в навыках и сопротивление: Рабочей силе может не хватать необходимых навыков для эффективного использования инструментов ИИ, или может существовать культурное сопротивление принятию новых способов работы.
• Недооценка сложности интеграции: Технические и организационные проблемы встраивания ИИ в существующие рабочие процессы и системы часто недооцениваются.
• Неспособность измерить влияние: Отсутствие четких метрик и процессов для отслеживания фактической бизнес-ценности, генерируемой инициативами ИИ, затрудняет обоснование дальнейших инвестиций или демонстрацию успеха.

Таким образом, основная проблема заключается не в недостатке доступных моделей ИИ. Узкое место находится непосредственно в организационной способности эффективно интегрировать и внедрять в эксплуатацию эти мощные инструменты.

Взлом кода: что делают по-другому компании, достигшие успеха в ИИ

Наблюдение за небольшим процентом компаний, которые успешно используют ИИ в масштабе, выявляет четкий набор приоритетов и практик. Основываясь на обширном опыте работы с ведущими мировыми фирмами по крупномасштабному внедрению ИИ, включая идеи, полученные на руководящих должностях в технологических гигантах и специализированных консалтинговых компаниях, среди лидеров неизменно выделяются три критических отличительных фактора:

Фокус на главном – Увеличение дохода, а не только сокращение затрат

Распространенной ошибкой является первоначальное развертывание ИИ в основном для повышения внутренней эффективности или сокращения затрат. Хотя эти приложения имеют свое место, компании, достигающие наиболее значительных прорывов, отдают приоритет использованию ИИ для стимулирования роста выручки. Они понимают, что наибольший потенциальный доход часто заключается в улучшении областей, непосредственно влияющих на генерацию дохода:

• Ускорение продаж: Использование ИИ для выявления высокопотенциальных лидов, оптимизации процессов продаж, прогнозирования оттока клиентов или персонализации коммуникаций.
• Динамическое ценообразование: Внедрение алгоритмов ИИ для оптимизации стратегий ценообразования на основе спроса в реальном времени, цен конкурентов, сегментации клиентов и уровней запасов.
• Улучшенное взаимодействие с клиентами: Использование ИИ для гиперперсонализированных маркетинговых кампаний, интеллектуальных чат-ботов для обслуживания клиентов, предиктивного анализа потребностей клиентов и улучшения управления клиентским опытом.

Рассмотрим, например, случай производителя компонентов для аэрокосмической отрасли с оборотом в миллиард долларов, столкнувшегося с растущим объемом сложных запросов предложений (RFP). Огромное количество и сложность этих документов создавали нагрузку на их команды продаж и инженеров, что приводило к упущенным возможностям и неоптимальным стратегиям торгов. Внедрив решение ИИ, предназначенное для быстрого анализа RFP, выявления ключевых требований, оценки соответствия возможностям компании и даже помощи в составлении первоначальных разделов предложений, они добились замечательной трансформации. ИИ не просто автоматизировал задачи; он позволил команде:

1. Эффективно расставлять приоритеты: Быстро определять RFP с наивысшей вероятностью успеха и стратегической ценностью.
2. Разумно распределять ресурсы: Сосредоточить усилия экспертов на наиболее перспективных и сложных заявках.
3. Улучшить качество и скорость предложений: Использовать помощь ИИ для более быстрого создания последовательного, высококачественного контента предложений.

Измеримым результатом были не просто незначительные сбережения на эффективности; это были существенные 36 миллионов долларов в год дополнительного дохода, обусловленные более высокими показателями выигрыша и способностью эффективно использовать больше возможностей. Это иллюстрирует силу нацеливания ИИ на деятельность, генерирующую доход, где потенциальный рост часто на порядок больше, чем меры по экономии затрат. Те самые 4% понимают, что самое мощное применение ИИ часто заключается в том, чтобы быть двигателем роста, а не просто инструментом для сокращения расходов.

Закрепление ИИ – Сила стимулов и культуры

Развертывание сложных инструментов ИИ — это только полдела; обеспечение их последовательного и эффективного использования рабочей силой требует учета человеческого поведения и организационной культуры. Внедрение технологий — это, по сути, задача управления изменениями. Компании, реализующие значительное влияние ИИ, признают это и активно структурируют свои организации и стимулы для поощрения и вознаграждения интеграции ИИ. Подходы могут варьироваться, но основной принцип — это согласованность:

• Прямые финансовые стимулы: Некоторые организации, такие как финтех-компания Klarna, применили прямой подход. Они явно связывают вознаграждение сотрудников — включая акции и денежные бонусы — с успешным внедрением и влиянием ИИ в их соответствующих ролях и командах. Это создает мощную внутреннюю динамику, где отдельные лица и отделы сильно мотивированы находить и внедрять улучшения и повышения эффективности на основе ИИ, способствуя конкурентной среде, ориентированной на максимизацию вклада ИИ.
• Программы карьерного роста и признания: Не все эффективные структуры стимулирования должны быть чисто финансовыми. Альтернативная, весьма успешная модель включает создание выделенных путей карьерного роста, сосредоточенных вокруг лидерства в области ИИ. Например, внедрение “Программы чемпионов ИИ” может расширить возможности мотивированных сотрудников в разных отделах. Эти программы обычно включают:
  • Расширение прав и возможностей: Поощрение сотрудников выявлять и предлагать свои собственные инициативы на основе ИИ, относящиеся к их работе.
  • Обеспечение возможностей: Предоставление целевого обучения, ресурсов и наставничества, чтобы помочь им разрабатывать и реализовывать свои идеи.
  • Признание: Создание видимых ролей и возможностей для этих чемпионов стать внутренними лидерами ИИ, тренерами и защитниками в компании.

Этот подход способствует широкому вовлечению, задействуя внутренние мотивации, такие как развитие навыков, профессиональный рост и желание оказать ощутимое влияние. Он культивирует культуру мышления “ИИ прежде всего” снизу вверх, где инновации не диктуются исключительно сверху, а возникают органично по всей организации. Независимо от конкретного механизма, ключевой вывод заключается в том, что успешное внедрение ИИ требует большего, чем просто предоставление доступа к технологии; оно требует сознательных усилий по согласованию индивидуальных и командных мотиваций со стратегической целью встраивания ИИ в повседневные операции.

Фундамент успеха – Почему данные по-прежнему правят бал

Возможно, наименее гламурное, но, возможно, самое критическое предварительное условие для успешной трансформации ИИ — это надежная основа данных. Никакое количество алгоритмической изощренности не может компенсировать низкое качество, недоступность или плохо управляемые данные. Многие организации, стремясь вскочить на подножку ИИ, совершают критическую ошибку, пытаясь развернуть передовые модели до того, как убедятся в надежности своей базовой инфраструктуры данных. Те самые 4% понимают, что данные — это топливо для ИИ, и они инвестируют соответственно. Создание этой основы включает несколько ключевых элементов:

• Качество и структура данных: Обеспечение точности, полноты, согласованности данных и их хранения в структурированном формате, который модели ИИ могут легко усваивать и обрабатывать. Это часто требует значительных усилий по очистке, стандартизации и валидации данных.
• Доступность и интеграция данных: Устранение разрозненности данных между отделами и системами. Внедрение унифицированных платформ данных или озер данных, которые обеспечивают единый источник истины и позволяют различным командам и приложениям ИИ безопасно и эффективно получать доступ к необходимым им данным.
• Единая стратегия данных: Разработка четкой, общекорпоративной стратегии того, как данные будут собираться, храниться, управляться, регулироваться и использоваться. Эта стратегия должна соответствовать бизнес-целям и предвидеть будущие потребности ИИ.
• Надежное управление данными и безопасность: Установление четких политик и процедур для владения данными, прав использования, соблюдения конфиденциальности (например, GDPR или CCPA) и протоколов безопасности. Это создает доверие и обеспечивает ответственное развертывание ИИ.

Попытка построить сложные приложения ИИ на слабом фундаменте данных сродни строительству небоскреба на песке. Результаты неизбежно будут ненадежными, предвзятыми или просто неточными (“мусор на входе — мусор на выходе”). Хотя инжиниринг данных и управление ими могут не обладать непосредственной привлекательностью передовых LLM, это необходимая, кропотливая работа, лежащая в основе любого устойчивого успеха ИИ. Компании, серьезно настроенные на использование ИИ, должны рассматривать свою инфраструктуру данных не как второстепенную заботу, а как основной стратегический актив, требующий целенаправленных инвестиций и постоянного совершенствования.

Настоящий план действий: Создание организации, готовой к ИИ

Интенсивное внимание к DeepSeek, Gemini, GPT-4 или любой другой модели, которая может стать лидером в следующем месяце, хотя и понятно с технологической точки зрения, в корне упускает суть для большинства бизнесов. Критическим фактором успеха является не обладание абсолютным ‘лучшим’ алгоритмом в любой данный момент. Если организация строит правильную стратегическую основу, культивирует правильную культуру и создает прочную инфраструктуру данных, замена одного LLM на другой часто становится относительно незначительной технической задачей — потенциально всего в нескольких вызовах API.

Истинное отличие заключается не в конкретной модели, выбранной сегодня, а в организационной готовности эффективно, непрерывно и стратегически использовать ИИ. Это включает в себя смену перспективы:

• От ориентации на технологию к ориентации на проблему: Начинайте с бизнес-задач или возможностей, затем определяйте, как ИИ может предоставить решение, а не начинайте с технологии и ищите проблему.
• От изолированных пилотов к интегрированному масштабированию: Выходите за рамки небольших экспериментов и сосредоточьтесь на встраивании ИИ в основные бизнес-процессы, где он может приносить измеримую, постоянную ценность.
• От статического внедрения к непрерывной адаптации: Признайте, что ландшафт ИИ постоянно развивается. Создавайте организационную гибкость для адаптации стратегий, переобучения моделей и внедрения новых инструментов по мере необходимости.
• От инициативы, возглавляемой ИТ, к трансформации, возглавляемой бизнесом: Обеспечьте сильную поддержку и лидерство со стороны высших уровней бизнеса, с межфункциональными командами, сотрудничающими для продвижения внедрения.

Путь к тому, чтобы стать организацией, основанной на ИИ, — это не спринт за внедрением последней модели. Это создание долгосрочного потенциала — стратегии, культуры, талантов и основы данных — для эффективной интеграции искусственного интеллекта в ткань бизнеса. Перестаньте гнаться за эфемерным ажиотажем вокруг следующего прорыва LLM. Настоящая, хотя и менее гламурная, работа включает в себя методичный процесс внедрения, интеграции и организационной трансформации. Именно здесь кроется истинное конкурентное преимущество, и именно здесь подавляющему большинству компаний еще предстоит проделать значительную работу.